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Enregistrement W4415794162 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4364195

Abstract 4364195: A transformative LDL cholesterol–lowering <i>in vivo</i> CRISPR gene editing medicine that functionally upregulates LDLR in mice and non-human primates

2025· article· en· W4415794162 sur OpenAlexaff
Judith A. Newmark, Paul J. Wrighton, Salvatore Iovino, Parth H. Amin, Morgan N. Thompson, Salu Rizal, Ruhong Dong, Zhen Wei, Jimit Girish Raghav, Michael Jaskolka, Benjamin A. Diner, Vikram Soman, Tushare Jinadasa, Ameya Apte, Meng Wu, Steve Bottega, Luis M. Agosto, Deep Majithia, Shreya Jambard, Linnea Jansson-Fritzberg, Mark Jones, Briana Steward, James Bochicchio, Stephen Pietrasiewicz, E. Rubio, Nisha Chander, Kieu Lam, Steve Reid, Michael Dinsmore, Tanya M. Teslovich, Jenny Xie, Anshul Gupta, Linda C. Burkly

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLDL receptorGenome editingDownregulation and upregulationCRISPRFamilial hypercholesterolemiaUntranslated regionPCSK9Cas9Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Elevated low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) is a key risk factor for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD), and reducing LDL-C lowers major adverse cardiovascular event risk. Heterozygous familial hypercholesterolemia (HeFH) is a genetic disease characterized by high LDL-C and ASCVD risk, with ~90% of genetically confirmed cases due to autosomal dominant, loss-of-function mutations in the LDLR gene. Despite multiple treatment options, many patients fail to reach target LDL-C levels. Furthermore, evidence suggests a favorable benefit and safety profile with extremely low LDL-C (10–40 mg/dL) and supports aggressively lowering LDL-C in ASCVD. Hypothesis: We have developed a novel CRISPR-based one-time treatment strategy to edit the LDLR gene to achieve LDLR upregulation and significant LDL-C lowering in patients with HeFH and ASCVD. Our strategy was informed by a naturally occurring gain-of-function deletion in the 3′ untranslated region (UTR) of LDLR that led to a mean 74% lower LDL-C compared with non-carriers, and no adverse effects. We employ dual gRNAs to delete negative regulatory regions of the LDLR 3′ UTR to upregulate mRNA and protein expression. Methods and Results: A potent human dual gRNA pair was identified through primary human hepatocyte screening. To demonstrate in vivo proof of concept, Ldlr +/− mice were injected with lipid nanoparticles (LNPs) containing a CRISPR nuclease mRNA, and a surrogate gRNA pair targeting the orthologous genomic region. Mice treated with LNPs demonstrated >15-fold increase in LDLR protein in the liver and >80% biomarker reduction. Administration of two different LNP formulations (Genevant Sciences) to non-human primates was well tolerated as indicated by maintenance of body weight, temperature, and clinical presentation, and an acceptable clinical chemistry, hematology, and coagulation profile. Terminal liver samples demonstrated productive editing, LDLR mRNA upregulation, and increased LDLR protein. Notably, treatment induced a remarkable >90% mean decrease in serum LDL-C. Conclusions: Our findings demonstrate preclinical validation of an alternate mechanism for robust LDL-C lowering by deleting 3′ UTR regulatory elements in the LDLR gene resulting in potent LDLR upregulation. This in vivo strategy represents a potentially transformative one-time treatment for lowering LDL-C in patients with HeFH and ASCVD to significantly reduce cardiovascular risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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